Как выбрать столбцы по имени в pandas (3 примера)

Вы можете использовать следующие методы для выбора столбцов по имени в DataFrame pandas:

Способ 1: выберите столбец по имени

 df. loc [:, ' column1 ']

Способ 2: выберите несколько столбцов по имени

 df. loc [:,[' column1 ',' column3 ',' column4 ']]

Способ 3: выберите столбцы в диапазоне по имени

 df. loc [:, ' column2 ':' column4 ']

В следующих примерах показано, как использовать каждый из этих методов на практике со следующим DataFrame pandas:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' mavs ': [10, 12, 14, 15, 19, 22, 27],
                   ' cavs ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20],
                   ' hornets ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 14],
                   ' spurs ': [10, 12, 14, 13, 13, 19, 22],
                   ' net ': [10, 14, 25, 22, 25, 17, 12]})

#view DataFrame
print (df)

   mavs cavs hornets spurs nets
0 10 18 5 10 10
1 12 22 7 12 14
2 14 19 7 14 25
3 15 14 9 13 22
4 19 14 12 13 25
5 22 11 9 19 17
6 27 20 14 22 12

Пример 1. Выбор столбца по имени

Следующий код показывает, как выбрать столбец «отроги» в DataFrame:

 #select column with name 'spurs'
df. loc [:, ' spurs ']

0 10
1 12
2 14
3 13
4 13
5 19
6 22
Name: spurs, dtype: int64

Возвращаются только значения в столбце «шпоры».

Пример 2: выберите несколько столбцов по имени

Следующий код показывает, как выбрать столбцы Cavs, Spurs и Net в DataFrame:

 #select columns with names cavs, spurs, and nets
df. loc [:, [' cavs ', ' spurs ', ' nets ']]

        cavs spurs nets
0 18 10 10
1 22 12 14
2 19 14 25
3 14 13 22
4 14 13 25
5 11 19 17
6 20 22 12

Возвращаются только значения столбцов cavs, spurs и net.

Пример 3. Выбор столбцов в диапазоне по имени

Следующий код показывает, как выбрать все столбцы между именами «шершни» и «сеть» в DataFrame:

 #select all columns between hornets and nets
df. loc [:, ' hornets ': ' nets ']

        hornets spurs nets
0 5 10 10
1 7 12 14
2 7 14 25
3 9 13 22
4 12 13 25
5 9 19 17
6 14 22 12

Возвращаются все столбцы между именами «шершни» и «сеть».

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как выполнять другие распространенные задачи в pandas:

Pandas: как переместить столбец перед DataFrame
Pandas: как проверить, содержит ли столбец строку
Pandas: как добавить пустой столбец в DataFrame (3 примера)